EEB177-exercise_8
Exploring the Cocoli Dataset
cocoli_dat <- read.table("/home/eeb177-student/Desktop/eeb-177/class-assignments/classwork-21-Feb/cocoli.txt", header =TRUE)
str(cocoli_dat)## 'data.frame': 9466 obs. of 22 variables:
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## $ spcode: Factor w/ 177 levels "*","ACACME","ACALDI",..: 131 49 67 131 48 131 129 154 139 49 ...
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## $ date1 : Factor w/ 23 levels "11/02/1994","11/04/1994",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ date2 : Factor w/ 18 levels "11/10/1997","11/11/1997",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ date3 : Factor w/ 30 levels "11/04/1998","11/23/1998",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...dim(cocoli_dat)## [1] 9466 22head(cocoli_dat)## tag spcode x y dbh1 dbh2 dbh3 recr1 recr2 recr3 pom1 pom2 pom3
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## code1 code2 code3 mult1 mult2 mult3 date1 date2 date3
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## 041546 041312 041572 041573 041574 041912 041913 041914 041915 041575
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041576 041577 041578 041579 041580 041581 041582 041583 041584 041585
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041586 041587 041589 041590 041591 041592 041593 528893 041594 041595
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041596 041597 041598 041599 041972 041968 041969 041970 041971 041600
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041602 041978 041603 041604 041605 041607 041981 041610 041611 041612
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041615 041982 041983 041616 041618 041619 041620 041621 041622 009852
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041321 041623 041624 041625 041626 041627 041628 041320 041629 041630
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041631 041632 041633 041634 041635 041636 041637 041638 041639 041640
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041641 041317 041642 041643 041644 041645 041646 041647 041648 041649
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 011392 041313 041678 041679 041680 041681 041682 041937 041938 041939
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041940 041941 041942 041943 041683 041973 041684 041685 041686 041687
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041974 041975 041976 041977 041688 041980 041689 041690 041691 041692
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041693 041694 041695 041696 041697 041698 041699 041700 041984 041985
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041986 041701 041702 041703 041704 041705 041706 041707 041322 041323
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041324 041325 041326 041327 041328 041708 041709 041710 041712 041319
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041713 041714 041715 041716 041717 041718 041719 041720 041721 041722
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041723 041724 041725 041726 041727 041728 041318 041729 041731 041732
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041316 041733 041734 041315 041314 041784 041785 041786 041787 041788
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041329 041333 041334 041789 041790 041791 041792 041793 041794 041795
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041339 041340 041809 041810 041812 041330 041331 041332 041813 041814
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041815 041816 041817 041818 041819 010244 041820 041821 041823 041824
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041825 041826 041827 041828 010392 041829 041830 041831 041832 041833
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041834 041835 041836 041341 041837 041838 041839 041840 041841 041842
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041843 041844 041845 041846 041847 041342 041849 041850 041851 041852
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041853 041854 041855 041856 041870 041857 041858 041859 041860 041861
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041862 041863 041864 041865 041335 041866 041867 041336 041868 041337
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041338 041869 041877 041878 041879 041880 041881 041882 041883 041884
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 041343 041885 041886 041887 041888 041443
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEwhich(sizes_in_1994 == 171)## 000001 006705 007074
## 1 4236 4604#Let's track fate of trees began 1994 with db 171
trees_171_1994 <- which(sizes_in_1994 == 177)
trees_171_1994## 003983 007259 007352
## 3141 4786 4878sizes_in_1997[trees_171_1994]## [1] 182 183 181#Calc Relative Growth Rate between 1997 and 1994
yearly_RGR_1 = ((cocoli_dat$dbh2 -cocoli_dat$db1)/cocoli_dat$dbh1)/3
#cocoli_dat$rgr1 <- yearly_RGR_1
#this command doesn't let me add to the dataframePlots
#make histograms with hsit()
#barplots with barplot()
#boxplot with boxplot()
# scatterplot with l=plot
hist(cocoli_dat$dbh1, xlim = c(0,2000), xlab="DBH in 1994 (mm)", main ="Distribution of sizes in 1994", col="red")
help(hist)Packages
library(ggplot2)
ggplot(cocoli_dat) + geom_histogram(aes(dbh1), fill ="blue", alpha =0.2) + geom_histogram(aes(dbh2), fill = "red", alpha= 0.2) + ggtitle("Distribution of sizes in 1994")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
In Class assignments
housing <- read.csv("Rgraphics/dataSets/landdata-states.csv")
head(housing[1:5])## State region Date Home.Value Structure.Cost
## 1 AK West 2010.25 224952 160599
## 2 AK West 2010.50 225511 160252
## 3 AK West 2009.75 225820 163791
## 4 AK West 2010.00 224994 161787
## 5 AK West 2008.00 234590 155400
## 6 AK West 2008.25 233714 157458hist(housing$Home.Value)
#just charts a histogramlibrary(ggplot2)
ggplot(housing, aes(x = Home.Value)) + #specifies the data, and the x axis
geom_histogram()## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#then just says to make a histogramplot(Home.Value ~ Date,
data=subset(housing, State == "MA"))
#yasy plot a subset of data, for Mass
points(Home.Value ~ Date, col="red",
data=subset(housing, State == "TX"))
#says put points on existing graph from subset of points from Texas
legend(1975, 400000,
c("MA", "TX"), title="State",
col=c("black", "red"),
pch=c(1, 1))
#says make a legend with title "State", and the colors black is MA, red is TXggplot(subset(housing, State %in% c("MA", "TX")),
aes(x=Date,
y=Home.Value,
color=State))+
#wants a plot using the subset of data from housing, with MA and TX, x axis as date, y value as home value, automatically assigning color by state
geom_point()
#want to plot by points?Points (Scatterplot)
hp2001Q1 <- subset(housing, Date == 2001.25)
ggplot(hp2001Q1,
aes(y = Structure.Cost, x = Land.Value)) +
geom_point()
#geom points requires mapping for x and y
# y is Structure cost
# x is land valueggplot(hp2001Q1,
aes(y = Structure.Cost, x = log(Land.Value))) +
geom_point()
#we've switched the x and y axes for this graphLines (Predicion Lines)
When I Knit it, his next line doesn’t work for some reason, can’t assign anything to dataset messes up the whole next section, worked when I first tried it removing the chunks to make the doc actually knit
hp2001Q1$pred.SC <- predict(lm(Structure.Cost ~ log(Land.Value), data = hp2001Q1)) #adding a column to the dataset, cost-value
p1 <- ggplot(hp2001Q1, aes(x = log(Land.Value), y = Structure.Cost)) # creating p1, from the dataset, with x as land, and y as structurecost,p1 + geom_point(aes(color = Home.Value)) + geom_smooth()
p1 + geom_point(aes(color = Home.Value)) + geom_line(aes(y = pred.SC)) #geometric points, assign color based on home value # assigning the prediction line to the scatterplot
Smoothers
p1 <- ggplot(hp2001Q1, aes(x = log(Land.Value), y = Structure.Cost))
p1 +
geom_point(aes(color = Home.Value)) +
geom_smooth()## `geom_smooth()` using method = 'loess'
# making a smooth line, rather than a straight oneText (Label Points)
p1 +
geom_text(aes(label=State), size = 3)
#same thing as above, no prediction line,
#labels it according to state## install.packages("ggrepel")
library("ggrepel")
p1 +
geom_point() +
geom_text_repel(aes(label=State), size = 3)
#uses ggrepel to make the labels not crowd eachother
#also gives the dot and the label, not just the label#filesare mapped to aesthetics with aes() function, whereas fixed aesthetics are set outside the aes() call
p1 +
geom_point(aes(size = 2),# incorrect! 2 is not a variable
color="red") # this is fine -- all points red
Mapping variables to other aesthetics
p1 +
geom_point(aes(color=Home.Value, shape = region))## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).
#map other aesthetics the same way as x and y in the previous exampleExercise I
I.1 scatterplot with CPI on x axis, HDI on y axis
dat <- read.csv("Rgraphics/dataSets/EconomistData.csv")
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point()
####I.2 color the points blue
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point(color = "blue")
##### I.3 map the color to the region
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI, color)) + geom_point()
unique(dat$Region)## [1] Asia Pacific East EU Cemt Asia MENA SSA
## [5] Americas EU W. Europe
## 6 Levels: Americas Asia Pacific East EU Cemt Asia EU W. Europe ... SSAI.4 make points bigger by setting size to 2
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI, color = Region)) + geom_point(size=2)
##### I.5 Map point to HDI.Rank
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI, color = Region, size = HDI.Rank)) + geom_point()
args(geom_histogram)## function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin", position = "stack",
## ..., binwidth = NULL, bins = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA,
## inherit.aes = TRUE)
## NULLargs(stat_bin)## function (mapping = NULL, data = NULL, geom = "bar", position = "stack",
## ..., binwidth = NULL, bins = NULL, center = NULL, boundary = NULL,
## breaks = NULL, closed = c("right", "left"), pad = FALSE,
## na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)
## NULLp2 <- ggplot(housing, aes(x = Home.Value))
p2 + geom_histogram()## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
p2 + geom_histogram(stat = "bin", binwidth = 4000)
housing.sum <- aggregate(housing["Home.Value"], housing["State"], FUN=mean)
rbind(head(housing.sum), tail(housing.sum))## State Home.Value
## 1 AK 147385.14
## 2 AL 92545.22
## 3 AR 82076.84
## 4 AZ 140755.59
## 5 CA 282808.08
## 6 CO 158175.99
## 46 VA 155391.44
## 47 VT 132394.60
## 48 WA 178522.58
## 49 WI 108359.45
## 50 WV 77161.71
## 51 WY 122897.25ggplot(housing.sum, aes(x=State, y=Home.Value)) + geom_bar(stat ="identity")
## Exercise II II.
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point() II.2
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point() + geom_smooth()## `geom_smooth()` using method = 'loess'
II.3
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm)
II.4
ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point() + geom_line(stat = "ecdf")
p3 <- ggplot(housing,
aes(x = State,
y = Home.Price.Index)) +
theme(legend.position="top",
axis.text=element_text(size = 6))
(p4 <- p3 + geom_point(aes(color = Date),
alpha = 0.5,
size = 1.5,
position = position_jitter(width = 0.25, height = 0)))
#makes the p4 object which is p3 plus the points passed, makes color a scale according to Date
#puts in position jitter for somereasonp4 + scale_x_discrete(name="State Abbreviation") +
scale_color_continuous(name="",
breaks = c(1976, 1994, 2013),
labels = c("'76", "'94", "'13"))
#modifies the key to be broken up by the appropriate numbersp4 +
scale_x_discrete(name="State Abbreviation") +
scale_color_continuous(name="",
breaks = c(1976, 1994, 2013),
labels = c("'76", "'94", "'13"),
low = "blue", high = "red")
p4 +
scale_color_gradient2(name="",
breaks = c(1976, 1994, 2013),
labels = c("'76", "'94", "'13"),
low = "blue",
high = "red",
mid = "gray60",
midpoint = 1994)
#note that muted() doesn't seem to exist so I got rid of itExercise III
III.1
ExPlot <- ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI), scale_y_continuous("Human Development Index")) + geom_point(aes(color= Region))
ExPlot
III.2
Explot2 <- ExPlot + scale_x_continuous(name = "Corruption perception index") + scale_y_continuous(name= "Human development index") + scale_fill_manual(name= "Region", breaks= c("Americas", "Asia Pacific", "East EU Cemt Asia", "EU W. Europe", "MENA", "SSA"), labels = c("1", "2", "3", "4", "5", "6"))
#this should relabel the labels but does not for some reason, I've tried this several times
Explot2
?scale_color_manual
ExPlot <- ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI), scale_y_continuous("Human Development Index")) + geom_point(aes(color= Region))
cols <- c("deepskyblue1", "cyan", "cyan4", "dodgerblue4", "red1", "firebrick4")
Explot3 <- Explot2 + scale_color_manual(values = cols)
Explot3
p5 <- ggplot(housing, aes(x = Date, y = Home.Value))
p5 + geom_line(aes(color = State))
(p5 <- p5 + geom_line() +
facet_wrap(~State, ncol = 10))
p5 + theme_linedraw()
p5 + theme_linedraw()
p5 + theme_minimal() +
theme(text = element_text(color = "turquoise"))
theme_new <- theme_bw() +
theme(plot.background = element_rect(size = 1, color = "blue", fill = "black"),
text=element_text(size = 12, family = "Serif", color = "ivory"),
axis.text.y = element_text(colour = "purple"),
axis.text.x = element_text(colour = "red"),
panel.background = element_rect(fill = "pink"),
strip.background = element_rect(fill = "orange"))
p5 + theme_new
#wrong way to plot diff varaibles with diff colors
housing.byyear <- aggregate(cbind(Home.Value, Land.Value) ~ Date, data = housing, mean)
ggplot(housing.byyear,
aes(x=Date)) +
geom_line(aes(y=Home.Value), color="red") +
geom_line(aes(y=Land.Value), color="blue")
#right way to do it
library(tidyr)
home.land.byyear <- gather(housing.byyear,
value = "value",
key = "type",
Home.Value, Land.Value)
ggplot(home.land.byyear,
aes(x=Date,
y=value,
color=type)) +
geom_line()
Challenge to recreate Econ Graph
dat <- read.csv("Rgraphics/dataSets/EconomistData.csv")
#puts a red trendline on the graph
Econgraph <- ggplot(dat, aes(x = CPI, y = HDI)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", formula = y~ poly(x,2), color="red")# let's add axis labels
Econgraph2 <- Econgraph + scale_x_continuous(breaks =seq(0,10) , name = "Corruption perception index") + scale_y_continuous(name= "Human development index")#add some color
cols <- c("deepskyblue1", "cyan", "cyan4", "dodgerblue4", "red1", "firebrick4")
#defines the color vector
Econgraph3 <-Econgraph2 + geom_point(aes(color= Region), shape = 1, fill=NA) + scale_color_manual(values = cols) +theme_bw() + theme(legend.position = "top", legend.direction = "horizontal", panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank())
#added color
#put legend on top of the grid
# changed the shape of the objectlibrary("ggrepel")
Nations_of_interest <- c("Congo","Afghanistan", "Sudan", "Myanmar", "Iraq", "Venezula", "Russia", "India", "Argentina", "Greece", "Brazil", "Italy", "China", "South Africa", "Rwanda", "Bhutan", "Cape Verde", "Botswana", "Spain", "France", "US", "Britain","Barbados", "Germany", "Japan", "Norway", "Singapore", "New Zealand")
#then need to subset the data based on the presence of these words in the Country category
subset_of_interest <- dat[dat$Country %in% Nations_of_interest,]
subset_of_interest## X Country HDI.Rank HDI CPI Region
## 1 1 Afghanistan 172 0.398 1.5 Asia Pacific
## 5 5 Argentina 45 0.797 3.0 Americas
## 13 13 Barbados 47 0.793 7.8 Americas
## 17 17 Bhutan 141 0.522 5.7 Asia Pacific
## 20 20 Botswana 118 0.633 6.1 SSA
## 21 21 Brazil 84 0.718 3.8 Americas
## 22 22 Britain 28 0.863 7.8 EU W. Europe
## 29 29 Cape Verde 133 0.568 5.5 SSA
## 33 33 China 101 0.687 3.6 Asia Pacific
## 36 36 Congo 187 0.286 2.0 SSA
## 56 56 France 20 0.884 7.0 EU W. Europe
## 60 60 Germany 9 0.905 8.0 EU W. Europe
## 62 62 Greece 29 0.861 3.4 EU W. Europe
## 72 72 India 134 0.547 3.1 Asia Pacific
## 75 75 Iraq 132 0.573 1.8 MENA
## 78 78 Italy 24 0.874 3.9 EU W. Europe
## 80 80 Japan 12 0.901 8.0 Asia Pacific
## 110 110 Myanmar 149 0.483 1.5 Asia Pacific
## 114 114 New Zealand 5 0.908 9.5 Asia Pacific
## 118 118 Norway 1 0.943 9.0 EU W. Europe
## 130 130 Russia 66 0.755 2.4 East EU Cemt Asia
## 131 131 Rwanda 166 0.429 5.0 SSA
## 140 140 Singapore 26 0.866 9.2 Asia Pacific
## 144 144 South Africa 123 0.619 4.1 SSA
## 145 145 Spain 23 0.878 6.2 EU W. Europe
## 147 147 Sudan 169 0.408 1.6 SSAEcongraph4 <- Econgraph3 + geom_text_repel(data = subset_of_interest, aes(label=Country), size =1)+ scale_fill_manual(name= "Region", breaks= c("Americas", "Asia Pacific", "East EU Cemt Asia", "EU W. Europe", "MENA", "SSA"), labels = c("OECD", "Americas", "Asia & Oceania", "Central & Eastern Europe", "Middle East & north Africa", "Sub-Saharan Africa"))
#for somereason it gives the correct result but quickly boots it off afterwards, it si aggravating
#also the breaks and names don't work
Econgraph4